MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W148359180 · doi:10.4000/pistes.2156

Contribution of Ergotoxicology to the Determination of Actual PPE Effectiveness in Protecting Users From Phytosanitary Risks. From Contamination Analysis to the Collective Whistle-Blowing Process

2008· article· en· W148359180 sur OpenAlexvenueno aff
Alain Garrigou, Philippe Dubuc

Notice bibliographique

RevuePerspectives interdisciplinaires sur le travail et la santé · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Health and Safety Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStandardizationProcess (computing)Personal protective equipmentRisk analysis (engineering)Work (physics)Point (geometry)BusinessComputer scienceEngineeringMathematicsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents the results of an ergotoxicologic study on the effectiveness, in real-life conditions, of the protective suits recommended by preventionists. The arguments presented in the paper are based on the Pestexpo study conducted by Isabelle Baldi (Baldi et al. (2002) and Baldi et al. (2006)), which involved analyzing the exposure of vineyard workers to plant protection products by using an ergo-toxicologic approach. The point is to identify different types of exposure by taking into account the characteristics of the actual work (as opposed to what the operators are supposed to be doing) as an outcome of personal, technical and organizational determinants. We were able to point at the permeation of the fabric used for some of the suits. Indeed, after further discussion with PPE manufacturers, it would appear that the suits recommended for agricultural activities were initially developed for industrial purposes and that since farming is just a market niche, these suits may not have been tested for plant protection products, not even for the most common ones. We will explore this topic in terms of organizational and technical failure (Reason, 2004) in the personal protective equipment (PPE) design, testing and standardization process. We will also present the collective whistle-blowing process that was initiated.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,400 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePerspectives interdisciplinaires sur le travail et la santéMême sujetOccupational Health and Safety ResearchTravaux en français237 207